Redis API的使用和理解

• 通用命令
• 字符串类型
• 哈希类型
• 列表类型
• 集合类型
• 有序集合类型

通用命令和数据结构

通用命令

keys

• 遍历所有的key

  API:

  keys [pattern]

• keys命令一般不在生产环境使用

  • keys是一个比较重的命令, 复杂度为O(n), Redis是一个单线程的, 所以此命令会阻塞其他命令
  • 本身在生产环境中使用此命令没有太大意义, 如若确有此需求 可以使用scan命令

• keys * 怎么用

  • 热备从节点 (此节点一般不会部署到生产环境中)
  • scan

• 演示1:

  [root@localhost soft]# redis-cli -h 127.0.0.1 -p 6379
  127.0.0.1:6379> set hello world
  OK
  127.0.0.1:6379> set name Jiavg
  OK
  127.0.0.1:6379> set java best
  OK
  127.0.0.1:6379> keys *
  1) "name"
  2) "hello"
  3) "java"
  127.0.0.1:6379> dbsize
  (integer) 3

• 演示2:

  127.0.0.1:6379> mset hello world hehe haha php good phe his
  OK
  127.0.0.1:6379> keys he*
  1) "hehe"
  2) "hello"
  127.0.0.1:6379> keys he[a-h]*
  1) "hehe"
  127.0.0.1:6379> keys ph?
  1) "phe"
  2) "php"

dbsize

• 计算key的总数

  API:

  dbsize

  • dbsize可以在线上使用, Redis内置一个计数器, 会实时更新, 故其时间复杂度为O(1)

• 演示

  127.0.0.1:6379> dbsize
  (integer) 0
  127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2 k3 v3 k4 v4
  OK
  127.0.0.1:6379> dbsize
  (integer) 4
  127.0.0.1:6379> sadd a b c d
  (integer) 3
  127.0.0.1:6379> dbsize
  (integer) 5

exists

• 检查key是否存在

  API:

  exists key1 [key2 ...]

  • 存在: 返回1, 不存在: 返回0

  • 一般情况下可以随意使用, 时间复杂度为O(1), 但是存在特殊情况, 后面将会介绍

• 演示:

  127.0.0.1:6379> dbsize
  (integer) 0
  127.0.0.1:6379> set k1 v1
  OK
  127.0.0.1:6379> exists k1
  (integer) 1
  127.0.0.1:6379> del k1
  (integer) 1
  127.0.0.1:6379> exists k1
  (integer) 0

del

• 删除指定的key-value

  API:

  del key1 [key2 ...]

  • 删除成功: 返回1, 删除失败: 返回0

• 演示:

  127.0.0.1:6379> dbsize
  (integer) 0
  127.0.0.1:6379> mset k1 v1 k2 v2
  OK
  127.0.0.1:6379> get k1
  "v1"
  127.0.0.1:6379> del k1
  (integer) 1
  127.0.0.1:6379> get k1
  (nil)
  127.0.0.1:6379> del k3
  (integer) 0

expire, ttl, persist

• expire

  API:

  # 除了指定时间间隔, 也可以指定时间戳
  expire key seconds

  • 指定key过期时间

• ttl

  API:

  ttl key

  • 查看key剩余过期时间
    • 返回-2: 代表key已经不存在
    • 返回-1: 代表key存在, 并且没有过期时间
    • 返回正整数: 代表key距离过期时间的秒数

• persist

  API:

  persist key

  • 去掉key的过期时间

• 示例:

  127.0.0.1:6379> dbsize
  (integer) 0
  127.0.0.1:6379> set k1 v1
  OK
  127.0.0.1:6379> expire k1 10
  (integer) 1
  127.0.0.1:6379> ttl k1
  (integer) 6
  127.0.0.1:6379> ttl k1
  (integer) 2
  127.0.0.1:6379> ttl k1
  (integer) -2
  127.0.0.1:6379> ttl k1
  (integer) -2
  127.0.0.1:6379> set k2 v2
  OK
  127.0.0.1:6379> expire k2 10
  (integer) 1
  127.0.0.1:6379> persist k2
  (integer) 1
  127.0.0.1:6379> ttl k2
  (integer) -1

type

• 返回key的类型

  API:

  type key

  • 返回值有: string, hash, list, set, zset, none(代表key不存在)

• 演示:

  127.0.0.1:6379> dbsize
  (integer) 0
  127.0.0.1:6379> set k1 v1
  OK
  127.0.0.1:6379> type k1
  string
  127.0.0.1:6379> sadd myset a b c
  (integer) 3
  127.0.0.1:6379> type myset
  set

时间复杂度

数据结构和内部编码

Redis Object

线程模型

单线程

单线程为什么这么快?

1. 纯内存
2. 非阻塞IO
3. 避免线程切换和竞态消耗

注意事项

• 一次只运行一条命令

• 拒绝长慢命令

  (keys, flushall, flushdb, slow lua script, mutil/exec, operate big value (collection)

• 其实不是单线程

  redis也是多线程的, 但是redis的主线程处理业务, 而其他三个线程跟主要功能是关系不到的.

  redis为了保证其高效, 一些比较耗时的动作会起线程或者进程来完成, 不会阻塞在业务主线程上.

  (例如: fysnc file descriptor 和 close file descriptor会开起新线程)

字符串

字符串键值结构

字符串使用场景

• 缓存
• 计数器
• 分布式锁
• ……

get, set, del

# 获取key对应的value   O(1)时间复杂度
get key

# 设置key-value       O(1)时间复杂度
set key value

# 删除key-value       O(1)时间复杂度
del key

• 演示:

127.0.0.1:6379> dbsize
(integer) 0
127.0.0.1:6379> set hello "world"
OK
127.0.0.1:6379> get hello
"world"
127.0.0.1:6379> del hello
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get hello
(nil)

incr, decr, incrby, decrby

# key自增1, 如果key不存在, 自增后get(key)=1   O(1)时间复杂度
incr key

# key自减1, 如果key不存在, 自增后get(key)=-1  O(1)时间复杂度
decr key

# key自增k, 如果key不存在, 自增后get(key)=k   O(1)时间复杂度
incrby key k

# key自减k, 如果key不存在, 自增后get(key)=-k  O(1)时间复杂度
decrby key k

• 演示:

127.0.0.1:6379> get counter
(nil)
127.0.0.1:6379> incr counter
(integer) 1
127.0.0.1:6379> get counter
"1"
127.0.0.1:6379> incrby counter 99
(integer) 100
127.0.0.1:6379> decrby counter 50
(integer) 50
127.0.0.1:6379> decr counter
(integer) 49

实战

• 实现如下功能:

  记录网站每个用户个人主页的访问量?

  incr userid:pageview (单线程, 无竞争)

• 实现如下功能:

  缓存视频的基本信息 (数据源在MySQL中)伪代码?

  

• 实现如下功能:

  分布式id生成器?

  incr id (原子操作 [基础思路, 实际操作较为复杂])

  

set, setnx, set xx

# 不管key是否存在, 都设置    O(1)时间复杂度
set key value

# key不存在, 才设置         O(1)时间复杂度
setnx key value

# key存在, 才设置           O(1)时间复杂度
set key value xx

# 将value关联到key, 并将key的生存时间设为seconds(以秒为单位)。
# 将set命令和expire命令结合为原子操作, 在做一些分布式锁方面很有用
# O(1)时间复杂度
setex key seconds value  

• 演示:

127.0.0.1:6379> exists name
(integer) 0
127.0.0.1:6379> set name Jiavg
OK
127.0.0.1:6379> setnx name lylgjiavg
(integer) 0
127.0.0.1:6379> setnx username jiavag
(integer) 1
127.0.0.1:6379> set name root xx
OK
127.0.0.1:6379> set name1 root xx
(nil)
127.0.0.1:6379> setex school 10 lylg
OK
127.0.0.1:6379> ttl school
(integer) 4

mget, mset

# 批量获取key, 原子操作     时间复杂度O(n): n为获得key的数量
mget key1 key2 key3 [key4...]

# 批量设置key-value        时间复杂度O(n): n为获得key的数量
mset key1 value1 key2 value2 key3 value3

• 示例:

127.0.0.1:6379> mset name jiavg school lylg addr henan
OK
127.0.0.1:6379> mget name school addr
1) "jiavg"
2) "lylg"
3) "henan"

• n次get

• 1次mget

getset, append, strlen

# set key newvalue 并返回旧的value    O(1)时间复杂度
getset key newvalue

# 将value追加到旧的value              O(1)时间复杂度
append key value

# 返回字符串的长度 (注意中文)           O(1)时间复杂度
strlen key

• 示例

127.0.0.1:6379> set name jiavg
OK
127.0.0.1:6379> getset name lylgjiavg
"jiavg"
127.0.0.1:6379> append name ", hi!"
(integer) 14
127.0.0.1:6379> get name
"lylgjiavg, hi!"
127.0.0.1:6379> strlen name
(integer) 14
127.0.0.1:6379> set hello "你好"
OK
127.0.0.1:6379> strlen hello
(integer) 6

incrbyfloat, getrange, setrange

# 增加key对应的浮点值                O(1)时间复杂度
incrbyfloat key floatvalue

# 获取字符串指定下标所有的值           O(1)时间复杂度
getrange key start end

# 设置指定下标所有对应的值             O(1)时间复杂度
setrange key index value

• 示例:

127.0.0.1:6379> set counter 1
OK
127.0.0.1:6379> incrbyfloat counter 1.5
"2.5"
127.0.0.1:6379> get counter
"2.5"
127.0.0.1:6379> set username lylgjiavg
OK
127.0.0.1:6379> getrange username 0 3
"lylg"
127.0.0.1:6379> setrange username 7 n
(integer) 9
127.0.0.1:6379> get username
"lylgjiang"

字符串总结

哈希

哈希键值结构

特点

• Mapmap (即map中含有map的结构)
• field不能相同, value可以相同

hget, hset, hdel

# 获取hash key 对应的field的value      O(1)时间复杂度
hget key field

# 设置hash key对应的field的value       O(1)时间复杂度
hset key field value

# 删除hash key对应field的value         O(1)时间复杂度
hdel key field

• 示例:

127.0.0.1:6379> hset user:1:info name jiavg
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hset user:1:info age 22
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall user:1:info
1) "name"
2) "jiavg"
3) "age"
4) "22"
127.0.0.1:6379> hdel user:1:info age
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hgetall user:1:info
1) "name"
2) "jiavg"

hexists, hlen

# 判断hash key是否有field        O(1)时间复杂度
hexist key field

# 获取hash key field的数量       O(1)时间复杂度
hlen key

• 示例:

127.0.0.1:6379> hgetall user:1:info
1) "name"
2) "jiavg"
3) "age"
4) "22"
127.0.0.1:6379> hexists user:1:info age
(integer) 1
127.0.0.1:6379> hlen user:1:info
(integer) 2

hmget, hmset

# 批量获取hash key的一批field对应的值   时间复杂度O(n): n为获得key的数量
hmget key field1 field2 [field3...]

# 批量设置hash key的一批field value    时间复杂度O(n): n为获得key的数量
hmset key field1 value1 field2 value2 [field3 value3...]

• 示例

127.0.0.1:6379> hmset user:1:addr addr1 china addr2 henan addr3 zhoukou
OK
127.0.0.1:6379> hmget user:1:addr addr1 addr3
1) "china"
2) "zhoukou"

实战

• 实现如下功能:

  记录网站每个用户个人主页的访问量?

  hincrby user:1:info pageview count

• 实现如下功能:

  缓存视频的基本信息(数据源在MySQL中)伪代码?

hgetall, hvals, hkeys

# 返回hash key对应的所有field和value
# 时间复杂度O(n): n为获得key的数量
hgetall key

# 返回hash key对应的所有field的value
# 时间复杂度O(n): n为获得key的数量
hvals key

# 返回hash key对应所有的field
# 时间复杂度O(n): n为获得key的数量
hkeys key

• 示例:

127.0.0.1:6379> hgetall user:1:info
1) "name"
2) "jiavg"
3) "age"
4) "22"
127.0.0.1:6379> hvals user:1:info
1) "jiavg"
2) "22"
127.0.0.1:6379> hkeys user:1:info
1) "name"
2) "age"

小心使用hgetall

• 小心使用, 牢记单线程
• 如果hgetall的key的field很多将会造成其他命令阻塞

字符串 vs 哈希

• 相似的API

如何存储用户属性?

用户信息 (string v1 实现)

用户信息 (string v2 实现)

用户信息 (hash 实现)

三种方案比较

列表

列表结构

特点

• 有序
• 可以重复
• 左右两边插入弹出

rpush, lpush

# 从列表右端插入值 (1~n个)    时间复杂度O(1~n)
rpush key value1 value2 [value3...]

# 从列表左端插入值 (1~n个)    时间复杂度O(1~n)
lpush key value1 value2 [value3...]

linsert

# 在list指定的值前|后插入newvalue
# 时间复杂度O(n)
linsert key before|after value newvalue

lpop, rpop

# 从列表左侧弹出一个item
# 时间复杂度O(1)
lpop key

# 从列表右侧弹出一个item
# 时间复杂度O(1)
rpop key

lrem

ltrim

# 按照索引范围修剪列表
# 时间复杂度O(n)
ltrim key start end

lrange

lindex

# 获取列表指定索引的item
# 时间复杂度O(n)
lindex key index

llen

# 获取列表长度
# 时间复杂度O(1)
llen key

lset

# 设置列表指定索引值为newvalue
# 时间复杂度O(n)
lset key index newvalue

演示

127.0.0.1:6379> lpush mylist a b c 
(integer) 3
127.0.0.1:6379> rpush mylist d e f
(integer) 6
127.0.0.1:6379> lrange mylist 1 -1
1) "b"
2) "a"
3) "d"
4) "e"
5) "f"
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "c"
2) "b"
3) "a"
4) "d"
5) "e"
6) "f"
127.0.0.1:6379> lpop mylist
"c"
127.0.0.1:6379> rpop mylist
"f"
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "b"
2) "a"
3) "d"
4) "e"
127.0.0.1:6379> linsert mylist before a a1
(integer) 5
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "b"
2) "a1"
3) "a"
4) "d"
5) "e"
127.0.0.1:6379> lrem mylist 0 a
(integer) 1
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "b"
2) "a1"
3) "d"
4) "e"
127.0.0.1:6379> ltrim mylist 1 3
OK
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "a1"
2) "d"
3) "e"
127.0.0.1:6379> lindex mylist 0
"a1"
127.0.0.1:6379> llen mylist
(integer) 3
127.0.0.1:6379> lset mylist 0 a
OK
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "a"
2) "d"
3) "e"

blpop, brpop

# lpop阻塞版本, timeout是阻塞超时时间, timeout=0为永远不阻塞
# 时间复杂度O(1)
blpop key timeout

# rpop阻塞版本, timeout是阻塞超时时间, timeout=0为永远不阻塞
# 时间复杂度O(1)
brpop key timeout

TIPS

1. lpush + lpop = Stack
2. lpush + rpop = Queue
3. lpush + ltrim = Capped Collection
4. lpush + brpop = Message Queue

集合

集合结构

特点

• 无序
• 无重复
• 支持集合间操作

sadd, srem

# 向集合key添加1element(如果element已经存在, 添加失败)
# 时间复杂度O(1)
sadd key element

# 将集合key中的element移除掉
# 时间复杂度O(1)
srem key element

scard, sismember, srandmember, spop, smembers

• 小心使用smembers

演示

127.0.0.1:6379> sadd names jiavg znc lx ycg
(integer) 4
127.0.0.1:6379> smembers names
1) "lx"
2) "ycg"
3) "jiavg"
4) "znc"
127.0.0.1:6379> spop names
"lx"
127.0.0.1:6379> smembers names
1) "ycg"
2) "jiavg"
3) "znc"
127.0.0.1:6379> scard names
(integer) 3
127.0.0.1:6379> sismember names lx
(integer) 0

实战

• 抽奖系统

• Like, 赞, 踩

• 标签

集合间API (sdiff, sinter, sunion)

集合间实战

• 共同关注

TIPS

• sadd = tagging
• spop/srandmember = random item
• sadd + sinter = social graph

有序集合

有序集合结构

集合 vs 有序集合

列表 vs 有序集合

zadd

# 添加score和element, element不可重复, score可以重复(可以多对)
# 时间复杂度O(logN)
zadd key score element 

zrem

# 删除元素 (可以是多个) 
# 时间复杂度O(1)
zrem key element

zscore

# 返回元素的分数
# 时间复杂度O(1)
zscore key element

zincrby

# 增加或减少元素的分数
# 时间复杂度O(1)
zincrby key increScore element

zcard

# 返回元素的总个数
# 时间复杂度O(1)
zcard key

zrange

# 返回指定索引范围内的升序元素[是否显示分值]
# 时间复杂度O(logn + m): n指有序集合元素个数, m指获取范围内元素个数
zrange key start end [withscores]

zrangebyscore

# 返回指定分数范围内的升序元素[是否显示分值]
# 时间复杂度O(logn + m): n指有序集合元素个数, m指获取范围内元素个数
zrange key minscore maxscore [withscores]

zcount

# 返回有序集合指定分数范围内的元素个数
# 时间复杂度O(logn + m): n指有序集合元素个数, m指获取范围内元素个数
zcount key minscore maxscore

zremrangebyrank

# 删除指定排名内的升序元素
# 时间复杂度O(logn + m): n指有序集合元素个数, m指删除范围内元素个数
zremrangebyrank key start end

zremrangebyscore

# 删除指定分数内的升序元素
# 时间复杂度O(logn + m): n指有序集合元素个数, m指删除范围内元素个数
zremrangebyscore key minscore maxscore

演示

实战

• 排行榜

score: timestamp, salecount, followcount

查漏补缺

• zrevrank
• zrevrange
• zrevrangebyscore
• zinterstore
• zunionstore

有序集合总结